Machine Learning
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文章平均质量分 88
Jasonus_Chou
这个作者很懒，什么都没留下…
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Machine Learning——Norm regularization（范数正则化L0、L1、L2）
简单介绍下监督机器学习的基本内容与形式化目标函数监督机器学习：在规范化参数的同时最小化误差。（1）最小化误差：训练模型，使其尽可能拟合训练数据（2）规范化参数：防止模型过分拟合训练数据------> 过分拟合：参数太多导致模型的复杂度上升，这时模型队训练数据可很好估计，但对于测试数据误差增大基于监督的机器学习的模型训练目标是使用相对简单的模型对测试误...原创 2017-05-12 10:25:07 · 2857 阅读 · 0 评论 -
Machine Learning——Logistic Regression(逻辑回归)
逻辑回归（LR）虽然名字带“回归”，但它却是一种分类方法，用于二分类问题。具体过程：1. 构造预测函数逻辑回归对应二分类问题，因此需要寻找一个预测函数h，该函数的输出是两个值。一般采用sigmoid函数，其函数形式如下所示：此函数对应一个取值在0和1之间的光滑曲线。在此，仅考虑数据部分为线性边界的情况，对应的边界如下：...原创 2017-05-08 18:51:31 · 450 阅读 · 0 评论